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AgriVision AI · 农业害虫识别

面向农业从业者的害虫图像初筛与防治参考工作台。

AgriVision AI 将现场图片上传、害虫分类、置信度、风险等级、知识库和识别记录串成一条清晰的田间判断流程，帮助用户先完成可理解的初筛，再决定是否需要人工复核。

真实界面

项目截图

共 6 张

让每一次田间观察
智能识别工作台
识别记录
害虫知识库
棉蚜
关于 AgriVision AI

Capabilities

核心功能

✓上传图片并在浏览器内预览现场样本
✓展示害虫名称、学名与模型置信度
✓按危害等级提示优先关注对象
✓提供监测、农艺和综合防治参考
✓保存并浏览带场景的识别记录
✓从识别结果跳转到害虫知识详情

适用场景

田间巡查时快速整理害虫初筛结果
植保团队按地块回看识别记录并安排复核
农业课程或内部培训中演示图像识别工作流

适合谁

农户、植保人员、农业研究者以及需要快速整理现场观察的团队。

商业化思路

以开源研究收录和自托管部署为基础，可进一步提供农业数字化咨询、模型接入和定制化实施服务。

你会拿到什么

  • ✓保留上游 LICENSE、README 与源代码的完整源码包
  • ✓带确定性本地演示适配器的中文独立 Web UI

部署流程

  1. 1进入 pest-recognition-frontend 目录执行 npm ci 与 npm run build
  2. 2使用静态 HTTP 服务器发布 dist/ 目录并打开首页

真实验证结果

同一最终源码已通过 npm ci、npm run build、固定静态服务 smoke、浏览器路由与交互验收；6 张 1440×900 中文功能截图均无破图和横向溢出。

部署前须知

本次演示未配置外部 AI 推理服务、数据库或真实农业设备；内置识别结果仅用于学习研究和技术验证，不构成农业诊断或用药承诺。

部署难度

简单

最低配置

任意支持静态文件的 HTTP 服务器；演示入口不依赖数据库或外部 API。

开源许可证

MIT License

最后验证

2026-09-04

授权说明

仓库根目录保留 MIT License 与 2025 李承阳版权声明。中文适配和演示入口披露修改事实；商业使用、再分发或部署前请按上游许可证履约。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-52b2b256-commercial 当前推荐

v1.0.0：补齐独立中文 Web 演示入口，加入本地确定性识别适配器、知识库、历史记录和防治参考页面。

部署要求：Node.js 18+ 用于构建；运行产物为零外部依赖的静态 dist/ 目录。

已知问题：外部 AI 推理服务、数据库和真实设备未接入；内置演示数据不用于生产农业决策。

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